Spring AI 开发实践

原创已于 2025-11-03 22:45:08 修改 · 1.2k 阅读

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#spring #人工智能 #java #prompt #AIGC #chatgpt #AI编程

于 2025-09-26 15:16:24 首次发布

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一、 Spring AI 概述

1. Spring AI 简介

Spring AI 提供了统一的 API，让开发者可以方便地在 Spring Boot 项目中调用 AI 服务，支持文本生成、图像生成、聊天、嵌入等能力。

核心优势：

屏蔽不同 AI 平台的差异
提供统一的编程模型
与 Spring Boot 无缝集成

2. 快速入门

2.1 添加依赖

假设你要集成 OpenAI，可以在 pom.xml 中添加：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

其他平台如百度文心、阿里通义等也有对应 starter。

2.2 配置 API 密钥

在 application.yml 或 application.properties 中配置：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: sk-xxx
      base-url: https://api.openai.com/v1

2.3 编写代码示例

文本生成：

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.ai.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {

    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(message);
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();
    }
}

使用 PromptTemplate：

PromptTemplate template = new PromptTemplate("请用中文回答：{question}");
Prompt prompt = template.create(Map.of("question", "什么是Spring AI？"));
String answer = chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();

3. 常用场景

智能问答/客服机器人：集成聊天接口，实现自动回复。
内容生成：自动生成文章、摘要、代码等。
文本分析：情感分析、关键词提取、分类等。
图像生成：调用 AI 绘图模型生成图片。
嵌入/向量检索：用于知识库问答、语义搜索等场景。

4. 最佳实践建议

安全管理 API Key：使用环境变量或专用配置中心存储密钥。
合理设置超时和重试机制：避免因网络或服务故障导致请求失败。
限流与监控：防止滥用 API，及时发现异常流量。
Prompt 设计：根据业务场景合理设计提示词，提升 AI 生成质量。
异常处理：对 AI 服务异常返回进行友好处理，提升用户体验。

5. 进阶功能

多模型切换：Spring AI 支持配置多个模型，动态切换使用。
自定义 Prompt 组件：可扩展 PromptTemplate，提高灵活性。
与 Spring Data/Flow/Batch 集成：可用于数据处理、流程编排等场景。

6. 官方资源

二、Spring AI 主要功能详解

1. 统一集成主流 AI 服务商

Spring AI 支持对接多个主流 AI 平台，包括：

OpenAI（如 ChatGPT、GPT-4）
Azure OpenAI
Hugging Face
百度文心一言
阿里通义千问
Google Gemini
其他逐步扩展的 AI 服务

开发者只需更换配置或依赖即可切换底层模型，无需修改业务代码。

2. 统一的 API 编程模型

Spring AI 提供了统一的接口和抽象类，开发者可以用一致的方式调用不同 AI 服务，包括：

文本生成（Completion）
聊天对话（Chat）
图像生成（Image Generation）
文本嵌入（Embeddings）
文件/知识库问答（Retrieval Augmented Generation，RAG）

示例：

Prompt prompt = new Prompt("请用中文介绍Spring AI的主要功能。");
String result = chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();

3. Prompt 管理与模板化

Spring AI 支持 PromptTemplate，可以灵活构建提示词，适用于复杂场景和参数化需求。

PromptTemplate template = new PromptTemplate("请用中文介绍：{topic}");
Prompt prompt = template.create(Map.of("topic", "Spring AI"));

4. 与 Spring 生态无缝集成

支持 Spring Boot 自动配置
与 Spring Web、Spring Data、Spring Flow 等深度集成
支持通过依赖注入、REST API 暴露 AI 服务

5. RAG（检索增强生成）能力

Spring AI 提供 RAG 组件，支持将数据库、文档、知识库等结构化/非结构化数据与大模型结合，实现更精准的问答和信息检索。

6. 多模型/多服务切换

支持在同一个应用中配置和使用多个 AI 服务，实现灵活切换和负载均衡。

7. 流式响应与异步处理

Spring AI 支持流式输出（如 ChatGPT 的逐步生成），以及异步调用，提升用户体验和系统性能。

8. 安全、监控和扩展性

支持 API Key 管理与安全配置
支持限流、异常处理
可扩展性强，方便定制和二次开发

总结

Spring AI 的主要功能就是让 Java/Spring 开发者可以以最简单、最一致的方式集成和使用主流 AI 能力，并且充分利用 Spring 生态的优势，实现高效、安全、可扩展的 AI 应用开发。

三、完整开发示例

1、项目准备

1.1 新建 Spring Boot 项目

可以用 IDEA 或 Spring Initializr 创建一个 Spring Boot 项目，选择依赖：

Spring Web
Spring AI OpenAI Starter

1.2 添加依赖

pom.xml 示例：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

版本号请参考 Spring AI 官网。

2、配置 OpenAI API Key

application.yml 或 application.properties：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: sk-xxx      # 你的 OpenAI 密钥
      base-url: https://api.openai.com/v1

3、核心代码开发

3.1 创建聊天接口

ChatController.java

package com.example.chatbot;

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.ai.prompt.Prompt;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        Prompt prompt = new Prompt(request.getMessage());
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();
    }
}

// 请求体模型
class ChatRequest {
    private String message;
    public String getMessage() { return message; }
    public void setMessage(String message) { this.message = message; }
}

3.2 可选：使用 PromptTemplate 优化提示词

如果需要更复杂的提示词，可以这样：

import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;

@PostMapping("/template")
public String chatWithTemplate(@RequestBody ChatRequest request) {
    PromptTemplate template = new PromptTemplate("你是一名AI助手，请用中文回答：{question}");
    Prompt prompt = template.create(Map.of("question", request.getMessage()));
    return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();
}

4、前端测试

可以用 Postman 或 curl 测试接口：

curl -X POST http://localhost:8080/chat \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message":"什么是Spring AI？"}'

返回结果类似：

"Spring AI 是由 Spring 团队推出的用于集成主流大模型的 Java 框架……"

5、进阶功能（可选）

5.1 聊天上下文管理

如需多轮对话，可以维护一个会话历史列表，将历史消息拼接到 prompt 里。

5.2 流式响应

Spring AI 支持流式输出，可参考官方文档实现前端逐步展示回答。

5.3 多模型支持

如需支持多个 AI 服务，只需添加对应 starter 和配置，代码层面可以注入不同的 chatClient。

6、完整目录结构示例

src/
├── main/
│   ├── java/
│   │   └── com/example/chatbot/
│   │       ├── ChatController.java
│   │       └── ChatRequest.java
│   └── resources/
│       └── application.yml